# Python 进程池与 `apply` 方法的使用
在 Python 中，使用多进程处理任务是一种提高程序性能的有效方式。特别是在 CPU 密集型任务中，多进程可以有效利用多核处理器，从而加快程序的执行速度。`multiprocessing` 模块提供了进程池（Pool）的概念，使得管理多个进程更加方便。本文将详细讲解 Python 中的进程池和 `apply` 方法，并提供代码示例。
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原创
2024-10-13 06:49:14
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在前面的博客我也写了什么是池子， 池子就是里面的东西给你准备好了，你直接用就行了，相当于缓存。进程池也是创建进程的， 和前面 Process 类，Process 子类差别很大，进程池 可以一次创建多个进程，并且可以执行多个任务Process 类，Process 子类 ，需要实例化 才能达到，并不能真正意义上的多任务请看示例代码：解释在注释里，自己理解下，不懂请评论谢谢from multiproce
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2023-10-07 17:21:40
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主要内容：小目标：掌握进程池主要内容：进程池使用；1. 进程池：有没有一种方式：直接创建N个进程，然后直接将任务交给这些进程去执行？有，进程池；进程池相关方法： 进程池 apply_async与apply区别：apply：添加任务后，等待进程函数执行完，apply_async：添加任务后，立即返回，支持回调；原型如下：#callback为回调函数pools.apply_async(fun
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2023-10-27 12:32:47
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# Python 进程池中的 apply_async 使用指南
在 Python 中，进程池（Process Pool）是一个强大且方便的工具，用于并行处理任务。通过使用 `apply_async` 方法，我们可以在池中异步地提交一项任务，并在处理完成后及时获取其结果。本篇文章将全面介绍如何使用 `multiprocessing` 模块中的进程池以及 `apply_async` 方法，适合刚入行
一般我们是通过动态创建子进程（或者子线程）来实现并发服务器的，这样的缺点（1）动态创建进程（或线程）比较耗费时间，这将导致较慢的客户响应（2）动态创建的子进程通常只用来为一个客户服务，这样导致了系统上产生大量的细微进程（或线程）。进程和线程间的切换将消耗大量CPU时间（3）动态创建的子进程是当前进程的完整映像，当前进程必须谨慎的管理其分配的文件描述符和堆内存等系统资源，否则子进程可能复制这些资源，
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2023-11-28 04:38:14
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# 如何解决 "python 进程池 apply_async 不执行" 问题
## 1. 问题描述
当使用Python中的进程池进行任务分配时，有时候会出现`apply_async`方法不执行的情况。这可能是由于进程池中的进程已经被使用完毕，或者其他一些原因导致任务无法执行。
## 2. 解决流程图
```mermaid
flowchart TD;
A[问题描述] --> B[创建进程
原创
2024-07-09 05:46:39
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# Python进程池Pool实现入参有列表apply的详细解析
在进行并发编程时，Python的`multiprocessing`模块提供了强大的工具，其中`Pool`类是处理多进程的一个非常实用的功能。本文将详细探讨如何结合`Pool`和`apply`方法，实现对列表参数的并行处理。我们还将用示例逐步解析相关代码，并通过图表和表格的方式进一步阐释。
## 1. 什么是进程池？
在Pyth
进程的定义进程(Process)是计算机中的程序关于某数据集合上的一次运行
原创
2021-11-30 14:04:39
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前言
进程和线程，有很多地方非常类似，包括使用的方法也很多相同的，
所以我决定放到一起对比学习，
这一篇，专门对比：
进程池
线程池进程池为什么会有进程池?1，因为每次开启一个进程，都需要创建一个内存空间，这是耗时的2，进程过多，操作调度也会耗时，所以会有非常大的性能问题，所以我们不会让进程太大，我们会设计一个进程池，进程池的使用1，Python中先创建一个进程的池子，2，这个进程池能存放多少个进
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2023-11-09 22:41:25
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目录 一、什么是进程池或线程池二、理解同步、异步、三、multiprocess.Pool模块实现进程池3.1.1 Pool使用方法3.1.1 代码实例——multiprocess.Pool四、Python标准模块——concurrent.futures实现进程池和线程池4.1 介绍4.2 基本方法4.3 代码实例——ProcessPoolExecutor方式1:方式2:方式34.4 代码实例—
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2023-11-10 00:28:06
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一、GIL:全局解释器锁 1 、GIL:全局解释器锁 GIL本质就是一把互斥锁，是夹在解释器身上的， 同一个进程内的所有线程都需要先抢到GIL锁，才能执行解释器代码2、GIL的优缺点： 优点： 保证Cpython解释器内存管理的线程安全 缺点：同一进程内所有的线程同一时刻只能有一个执行，也就说Cpython解释器的多线程无法实现并行 二、GIL与多线程 有了GIL的存
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2024-02-09 11:19:19
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一、问题描述现在有一段代码，需要扫描一个网段内的ip地址，是否可以ping通。执行起来效率太慢，需要使用协程。 #!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import os
import time
import signal
import subprocess
import gevent
import gevent.pool
from gev
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2023-08-13 19:26:16
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进程池实现1.必要性【1】 进程的创建和销毁过程消耗的资源较多【2】 当任务量众多，每个任务在很短时间内完成时，需要频繁的创建和销毁进程。此时对计算机压力较大【3】 进程池技术很好的解决了以上问题。2.原理创建一定数量的进程来处理事件，事件处理完进 程不退出而是继续处理其他事件，直到所有事件全都处理完毕统一销毁。增加进程的重复利用，降低资源消耗。3.进程池实现【1】 创建进程池对象，放入适当的进程
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2023-05-18 14:10:07
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很久没有用到进程池，今天公司项目需要大量进程，考虑使用进程池操作。其实很简单，几行代码就可以搞定，但是遇到了一个比较有意思的问题。之前写Python都是在Linux上，没有出现过，今天发现Windows上还是有一些区别。我以为很简单，导包，创建，使用，结束。五行搞定。from multiprocessing import Pool
pool = mp.Pool(processes=mp.cpu_c
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2023-07-28 08:03:45
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线程池的使用线程池的基类是 concurrent.futures 模块中的 Executor，Executor 提供了两个子类，即 ThreadPoolExecutor 和 ProcessPoolExecutor，其中 ThreadPoolExecutor 用于创建线程池，而 ProcessPoolExecutor 用于创建进程池。如果使用线程池/进程池来管理并发编程，那么只要将相应的 task
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2023-06-15 21:29:27
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在以下的文章之中我们来了解一下什么是python中的进程池。了解一下python进程池的相关知识，以及进程池在python编程之中能起到什么样的作用。进程池Pool类描述了一个工作进程池，他有几种不同的方法让任务卸载工作进程。进程池内部维护一个进程序列，当使用时，则去进程池中获取一个进程，如果进程池序列中没有可供使用的进进程，那么程序就会等待，直到进程池中有可用进程为止。我们可以用Pool类创建一
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2024-02-04 21:52:21
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python提供了一个跨平台的多进程支持——multiprocessing模块，其包含Process类来代表一个进程对象 1、Process语法结构：（注： 传参的时候一定使用关键字传参）
2、自定义进程类：需要继承Process类
自定义类的时候必须注意的事项：
 
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2023-10-13 11:23:18
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阅读目录 例1：使用进程池 例2：使用进程池（阻塞） 在利用Python进行系统管理的时候，特别是同时操作多个文件目录，或者远程控制多台主机，并行操作可以节约大量的时间。当被操作对象数目不大时，可以直接利用multiprocessing中的Process动态成生多个进程，十几个还好，但如果是上百个，上千个目标，手动的去限制进程数量却又太过繁琐，此时可以发挥进程池的功效。 Pool可以提
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2023-08-31 15:15:47
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在进行大数据量的数据回测时，往往是针对不同的参数，对相同的数据进行循环计算，这时我们可以使用多进程来实现高速回测。
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2023-06-02 21:58:12
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一、关于concurrent.futures模块 Python标准库为我们提供了threading和multiprocessing模块编写相应的多线程/多进程代码，但是当项目达到一定的规模，频繁创建/销毁进程或者线程是非常消耗资源的，这个时候我们就要编写自己的线程池/进程池，以空间换时间。但从Python3.2开始，标准库为我们提供了concurrent.futures模块，它提供了Thread
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2024-02-04 11:11:54
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